人工势场法，实现智能避障，解决局部极小问题和目标不可达问题

基于MATLAB实现的人工势场法智能避障，结合了改进措施以解决传统人工势场法的局限性，如局部最小值问题和目标不可达问题。

1. 初始化参数

% 环境参数
mapSize = [100, 100]; % 环境大小 (m)
obstacles = [30, 40, 50, 60; 70, 80, 90, 10]; % 障碍物 [x, y, width, height]
goal = [90, 90]; % 目标位置 (m)
start = [10, 10]; % 起始位置 (m)

% 人工势场参数
k_att = 0.1; % 引力系数
k_rep = 100; % 斥力系数
r_safe = 10; % 安全距离 (m)
eta = 0.1; % 势场影响范围因子

2. 构建引力场和斥力场

% 引力场函数
function F_att = attractiveForce(currentPos, goal, k_att)
    F_att = k_att * (goal - currentPos);
end

% 斥力场函数
function F_rep = repulsiveForce(currentPos, obstacles, k_rep, r_safe, eta)
    F_rep = zeros(1, 2);
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        obstacleCenter = obstacles(i, 1:2) + obstacles(i, 3:4) / 2;
        distance = norm(currentPos - obstacleCenter);
        if distance < r_safe
            F_rep = F_rep + k_rep * ((1 / distance - 1 / r_safe) * (currentPos - obstacleCenter) / distance^2);
        end
    end
    F_rep = F_rep * eta;
end

3. 路径规划

% 初始化路径
path = start;
currentPos = start;

% 循环直到到达目标
while norm(currentPos - goal) > 1
    % 计算引力
    F_att = attractiveForce(currentPos, goal, k_att);
    
    % 计算斥力
    F_rep = repulsiveForce(currentPos, obstacles, k_rep, r_safe, eta);
    
    % 合力
    F_total = F_att + F_rep;
    
    % 更新位置
    currentPos = currentPos + F_total / norm(F_total);
    
    % 保存路径
    path = [path; currentPos];
end

4. 可视化结果

% 绘制障碍物
figure;
hold on;
for i = 1:size(obstacles, 1)
    rectangle('Position', obstacles(i, :), 'FaceColor', 'r');
end

% 绘制路径
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'b', 'LineWidth', 2);
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 起点
plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 目标点
xlabel('X (m)');
ylabel('Y (m)');
title('人工势场法路径规划');
grid on;
hold off;

说明

1. 初始化参数：定义了环境大小、障碍物位置、目标位置、起始位置以及人工势场的参数。
2. 构建引力场和斥力场：定义了引力场和斥力场的计算函数，引力场引导机器人朝目标移动，斥力场使机器人避开障碍物。
3. 路径规划：通过迭代计算合力并更新机器人位置，直到到达目标位置。
4. 可视化结果：绘制障碍物、路径、起点和目标点，直观展示路径规划结果。

参考代码 人工势场法，实现智能避障，解决局部极小问题和目标不可达问题 youwenfan.com/contentcnb/80894.html

改进

• 参数动态调整：根据距离障碍物的远近动态调整斥力系数，或在接近目标时增强引力系数。
• 势场函数重构：在狭窄通道中采用特殊势场函数，避免机器人被两侧斥力“卡住”。
• 混合算法：与全局规划算法（如A、RRT）结合，先规划全局路径，再局部避障。
• 虚拟目标点法：在障碍物外生成临时目标点，引导机器人绕过局部极小区域。